基于LS-SVM的光伏最大功率跟踪控制方法

为解决自然环境剧烈变化条件下,传统光伏最大功率跟踪控制中存在的控制精度低和误跟踪现象,建立了基于最小二乘支持向量机的最大工作点电压预测模型,通过该模型预测光伏发电系统的最大工作点电压,并用预测电压来修正恒电压控制法的参考电压,从而实现光伏发电系统的最大功率跟踪控制。仿真结果表明预测模型具有较高的精度,相对误差在0.04以内,控制方法能够快速、稳定地实现光伏发电系统的最大功率跟踪,有效避免误跟踪现象。     

燃料电池三点比较实时电阻匹配最大功率跟踪

依据最大功率传输理论以及燃料电池电气的特性,提出了一种适用于燃料电池的最大功率跟踪控制方法。该方法通过实时在线检测燃料电池工作点处的输出电压与电流并计算燃料电池的内阻和理想状态下欧姆极化区的开路电压,求解出最大功率点对应的电流型变换器的参考电流。通过控制变换器使燃料电池能够较为稳定地工作在燃料电池欧姆极化区的最大功率输出点处。当外界环境发生变化时,通过电流型扰动观察法完成对燃料电池的最大功率点跟踪。所提算法具有功率自校正功能,以减小算法本身对燃料电池功率输出的扰动。仿真结果表明:当负载或者工作环境发生变化时,该算法可以有效地跟踪燃料电池的最大功率点。     

光伏车顶对太阳能辅助客车的电增益性仿真

以光伏电池的工作原理与等效电路为研究基础,利用MATLAB软件对光伏电池的工程模型进行建模仿真,计算分析了影响功率变化的因素;研究了最大功率点跟踪,通过仿真模拟分析了最大功率跟踪效果.结果表明,该方法能够确保光伏电池以最大功率输出,提高了光伏系统的发电效率.计算对比了光伏电池的发电量与客车空调耗电量,补电量最高可达耗电...     

小型民用风力发电系统最大功率跟踪策略研究

根据建立的风力发电系统模型,分析风力机输出特性,确定风力机输出功率与风力机的角速度有关。采用扰动观察法对最大功率点进行跟踪,通过查找风力机的最佳旋转角速度,实现基本风速不变和变化时的最大功率跟踪。     

光伏阵列MPPT控制方法的改进

在研究了光伏系统的最大功率跟踪(MPPT)方法:扰动观察法、电导增量法、恒压法的基础上,提出了一种分区域变步长的MPPT法。该方法对常规的跟踪方法进行了改进,同传统的方法比较,可以有效的缩短追踪时间,减少在最大功率点的振荡。仿真实验对该方法同传统方法对比分析,结果显示分区域变步长的MPPT法可以缩短寻优时间近2/3,并能有效减少功率点的振荡。     

单相光伏并网逆变系统的研究

一种单相光伏并网发电系统的仿真模型。采用两级式的光伏并网结构,在前级DC/DC电路中应用扰动观察法进行光伏电池输出最大功率点的跟踪控制,在后级DC/AC逆变电路中采用双环电流控制法跟踪并网电流。在Matlab/Simulink环境中搭建仿真模型,仿真结果显示该系统能够快速、准确的实现最大功率点的跟踪,并实现了网侧电流正弦化和单位功率因数,证明此系统在实际中是可行的。     

农用光伏水泵最大功率的跟踪方法

提出了一种基于Fibonacci搜索算法的、用于光伏水泵最大功率的跟踪(MPPT)方法,它能在部分遮蔽或者日照突变的情况下,实现简单有效的控制来跟踪实际最大功率点。通过修改Fibonacci搜索算法来适用于时变的光伏组件的P-V特性。实验证明,该算法工作可靠,即使在部分遮蔽或者日照突变情况下,也有较快的响应速度和较高的准确性。     

基于增量电导法的光伏最大功率点跟踪研究

光伏元件的输出功率是其所受日照强度、器件内部结温的非线性函数。在外部环境稳定的情况下,光伏元件存在唯一的最大功率输出点。本文提出了一种光伏发电系统最大功率点跟踪算法,在传感器精度保证的条件下,能够大大提高系统在光照变化的条件下的适应性。     

模糊控制在小型风电系统MPPT中的应用

根据最大功率点跟踪的基本原理及常用风力发电控制系统的特点,提出了一种基于模糊控制、具有在线参数调整的自适应占空比扰动法,该方法能迅速地感知外界的风速变化,调整发电机与负载之间的功率匹配,使风力机以最佳叶尖速比运行。通过Matlab／Simulink仿真实验表明：采用模糊控制电路,风力机的输出功率大幅提高,在风速发生突变的情况下,也能快速地找到新的最大功率点。     

小型风光互补发电系统的建模仿真

在传统的风光互补发电系统的基础上,建立基于直流母线的系统模型,利用Matlab分别搭建风力发电机、光伏阵列及直流斩波器模型.根据风能和太阳能发电系统最大功率跟踪控制基本原理,运用变步长扰动方法控制脉冲发生器的占空比,实现最大功率点的跟踪控制.稳态模型的建立可以评估预测所设计系统的各种性能,为建立实验平台和示范工程奠定基础.     

光伏发电最大功率点跟踪控制研究与仿真

该文根据光伏发电系统的输出特性,详细总结和阐述了当前最大功率点跟踪控制的常用算法及其特点。同时,利用DIgSILENT仿真平台建立了基于扰动观测法的MPPT控制模型,并进行仿真分析。     

基于MPPT技术的光伏充放电系统设计

本文对最大功率点跟踪技术进行深入的研究,根据其输出的非线性关系选择一个最大功率点跟踪的方法,从而设计了一款基于MPPT(Maximum Power Point Tracking)技术的光伏充电系统,对提高能源的利用率具有非常重要的意义。本论文设计主要由光伏电池模型、DC/DC控制器、MPPT控制器、蓄电池、四部分组成。结合DC/DC变换器对常用MPPT算法进行仿真。本文DC/DC控制电路选择前级升压后级降压的电路对蓄电池进行控制,然后在MATLAB-Simulink建立光伏电池仿真模型,进行实验测试证明本设计的合理性,满足设计需求。     

基于MPPT的变速恒频双馈风力发电控制策略

分析了双馈发电机定子磁场定向矢量控制原理，采用基于速度外环的并网发电控制策略和一种不依赖风机特性和空气密度的最大风能捕获的算法，构建了110kW变速恒频双馈风力发电模拟平台，实现了变速恒频双馈风力发电机的有功、无功功率的前馈解耦控制和最大功率点跟踪控制。     

基于光伏发电技术的农业智能化灌溉系统设计

针对我国农业灌溉存在的水资源浪费、耗电量大的问题,建立了基于光伏发电技术的智能灌溉系统,主要由水泵、无线传感网络、光伏发电装置和中央控制中心组成。系统通过DV-Hop算法对需灌溉区域进行定位,采用最大功率点跟踪(MPPT)方法确定光伏电池板的最大功率。灌溉系统的性能测试结果表明:光伏发电装置可为该智能灌溉系统提供稳定的能量,且灌溉系统运行稳定,能够及时响应环境变化,针对农田实施灌溉。     

基于改进的扰动观察光伏发电MPPT控制方法的仿真研究

为改进传统扰动观察法跟踪速度慢、稳定性差的问题,提出一种改进的扰动观察法。在光伏发电系统到达最大功率前,通过扰动步长与功率差成正比的方式进行扰动,当功率差大于所选阈值E时选择大步长快速到达最大功率点附近,当功率差小于阈值E时采用小步长进行跟踪扰动。利用Matlab/Simulink搭建光伏发电系统的最大功率点跟踪模型。仿真实验表明:到达最大功率点所需时间从传统扰动观察法的0.045s减少到0.03s左右。达到最大功率点后,震荡也比传统扰动观察法明显减小,避免过多的能量损失。     

基于AVR单片机的全自动光伏水泵系统

为探究一种新型的自适应最大功率跟踪算法,提出了基于AVR单片机的光伏水泵系统控制结构.将遗传算法与占空比扰动观察法(P&O)相结合,根据遗传算法的原理计算推导出DC-AC变换器的占空比,可以实现快速搜索到光伏水泵系统的最大功率跟踪点,以克服外界环境的剧烈变化对控制器造成的干扰.通过Simulink环境下的仿真试验,验证了基于遗传算法实现的MPPT方法具有良好的自适应性以及稳定性.在光伏水泵系统的试验平台上进行相关的抽水试验,结果表明:建立于遗传算法进而实现MPPT算法而设计的系统,对于外界不断的气候变化,该光伏水泵系统都可以较好地应对,综合效率基本稳定在60%以上.所开发的系统可以实现对水泵负载的可靠控制,系统工作稳定,整体效率较高,为光伏水泵系统的优化控制提供了参考.     

基于双并联Boost电路的功率预测改进电导增量法研究

光伏电池输出功率易受光照强度和外界温度的影响,需采用最大功率点跟踪电路,才能使光伏电池始终输出最大功率,是提高光伏电池效率的重要手段。本文通过分析比较传统电导增量方法,提出一种新型双并联Boost电路的功率预测改进电导增量法最大功率跟踪策略。利用Matlab/Simulink软件进行仿真建模与分析,表明本文所提出的方法跟踪速度更快、稳态性能更好、纹波系数更小,减小振荡的同时又能避免发生误判,可有效实现对太阳能发电系统输出特性的优化,对于光伏发电系统有重要的参考意义。     

基于视日运动轨迹的太阳跟踪装置控制系统的研究

为了高效地利用太阳能,设计了一种基于视日运动轨迹的太阳跟踪系统。介绍了跟踪装置控制系统的组成及工作原理。该系统采用视日运动轨迹跟踪方案,控制器根据相关的公式和参数计算出白天太阳的位置,再将高度角和方位角转化成相应的脉冲发送给驱动器,驱动电机使太阳能电池板随着太阳的轨迹变化而变化,从而获得最大的太阳能。实验表明,采用该跟踪系统可以有效地提高太阳能量接收率。     

基于模糊控制的农用车辆路线跟踪

构建了自动导航模糊控制器,并详细阐述了基于模糊控制的自动转向方法.在改装的电瓶车上,开发了基于DGPS、电子罗盘和角度传感器的自动导航控制系统,并论述了其结构和工作原理,提出了直线跟踪和曲线跟踪的方法,使用简化的二轮车运动学模型进行了仿真,并进行了直线跟踪和曲线跟踪试验.仿真和试验结果表明,此导航控制系统可以有效地控制电瓶车按预定的路径行走.当速度为1m/s,直线路径跟踪时的最大偏差为0.19m;当速度为0.8m/s,曲线路径跟踪时的最大偏差为0.26m.     

基于粒子群算法改进的轮式收获机纯追踪模型的路径跟踪研究

为满足轮式收获机地头收获路径跟踪精度要求，本研究提出了一种基于粒子群改进的带有预测特性的纯追踪路径跟踪算法。建立了轮式收获机运动学模型，推导了基于轮式收获机运动学模型的纯追踪路径跟踪算法。以收获机航向误差和横向误差为基础，构建了带有预测特性的隶属度函数，采用权重系数自适应方法，通过粒子群优化（PSO）算法，实现了实时动态确定最优前视距离。以玉米收获机为试验平台，开展了直线路径跟踪路面试验与“8”字曲线路径跟踪路面实验，试验结果表明：在1.5m/s速度时，直线路径跟踪的最大横向误差为4.39cm，最大航向误差为2.31°。在1m/s时，曲线路径跟踪的最大横向误差为5.24cm，最大航向误差为2.41°。试验结果表明本文设计改进的路径跟踪算法对直线路径及曲线路径都具有良好的路径跟踪效果，满足轮式收获机田间作业要求。